【未知を解き明かすデータ魔術】【22卒】有限責任監査法人トーマツのデータ分析コンサルタントの本選考体験記 No.11515（東京大学大学院/男性）（2021/3/16公開）

本職種をお応募した志望動機/研究内容/学生時代に達成したこと/トーマツに入社して、どのような仕事がしたいか

自身の専門性とその職種の親和性を考えて、論理性に気をつけて各設問に答えた。この職種は新しい職種なので、他者を参考にするよりも、この職種をするうえで自分はどう活躍できるかを詰めて臨んだ方がよいと思います。

どういった問題がでるかを、トーマツ監査法人の他職種をみて確認した。

言語・計数・性格

1次面接なので非常に和やかだったので、面接というより会話という形で臨んだ。そのため、自分自身のアピールや動機の説明などを非常に自然な形で伝えることが出来たので、いわゆる面接特有のクドさ・一方性がなかったことが好印象だったかなと思います。
面接全体を通して、「それってつまりどういうこと？」みたいな深掘り質問が多かったので、体系的論理的に説明する能力も評価されたかなと感じています。

非常に柔らかな雰囲気で行われた。「休日は何をして過ごしていますか？」などのアイスブレイクは勿論、一つ一つの質問も対話形式で展開されていったので答えやすかったと思いません。

データ分析という文脈に絡めて、自身の研究や開発経験を教えてください。

私の研究は「未知の素粒子を探索する」ことを目的としていて、そのために機械学習を用いて実験データを解析しています。
具体的には、CERNというスイスの素粒子実験施設で研究員の一員として開発をしています。この実験では大量の素粒子が生成されその中から探索するのですが、粒子に顔があるわけではないため、識別という作業が必要になります。しかし未知の粒子は非常に少数しか実験で発生せずそれを的確に発見するには、非常に高精度の粒子識別が重要になり、この識別に機械学習を用いて精度を上げることが私の研究目標になります。
データ分析という意味では、まず雑多な実験データを機械学習用のカラム、数値データに整理・計算するところから始まります。このデータエンジニアリングと機械学習によるデータサイエンスが私の研究の醍醐味になります。

今より技術が進歩すればデータ分析が意思決定そのものに直接作用することになるかもしれません。その際のデータ分析の説明変数と目的変数は何になると思いますか？

目的変数が意思決定そのものだとすれば、それを導き出す説明変数は存在しません。なぜなら意思決定は合理性のみによってなされるのでもなければ、現在の状況によって確実に決まるというものでもまいからです。個々の価値観やあらゆる不確定性を網羅しようとすれば、アルゴリズムはブラックボックス化しバイアスに対応できなくなります。
そのためデータ分析の将来は、あくまで意思決定の選択肢のリコメンドに収まると思います。そのうえでどれだけ定量的・多角的に提案できるかが重要で、その意味での説明変数であれば、各企業がため込んだデータを（バイアスを除いたうえで）まとめたビッグデータを考えて、各企業特性や現行トレンドや予測を説明変数にすることは可能だと考えています。

after・withコロナにおいて、地域経済を促進するためのソリューションを、データ分析を絡めて提案してください

1次面接を通過したメンツだったので前提となる学生レベルは高いです。そのため単なるコミュニケーション力というよりはもっとコンサルタントとしての能力（議論マネジメント・論理性）が重視されていると思います。
形式自体も60分間でプレゼン資料まで作って顧客に説明せよ、という形式だったため、司会進行とかの役割よりも、一人のコンサルとしての提案が出来ているかが重要だと感じました。

GDと同時に評価されるのですが、私の場合はGDでの論理性やファシリテーションが非常に高評価でした。特に論理性の部分をいろんな要素に分けて評価していただいたと思います。

GDの直後に行われる珍しい形式であった。GDでの評価も聞けるためためになる面接でもあった。GDにしても質問の回答にしても、それに対する深掘りや評価をしっかりする、してくれる面接でもあったので、どういう面で自分が評価され、懸念されているのかを知ることが出来た。雰囲気としては柔らかいため、そこまで緊張せず自己分析が出来たと思います。

将来的にどういった仕事をしていきたいですか？

まず20代のうちは広く多くの業界に関わり、自身の専門性の成長とコンサルとしての経験・成長を第一として仕事をしていきたいと考えています。
そのうえで将来的にどういった領域に携わりたいかというと、医療・教育・SDGsなど広く社会問題と呼ばれる領域に切り込んでいきたいと考えています。この領域はまさに変遷の途中にあり私自身の専門性・データ分析やコンサルとしてのノウハウを社会問題の解決に貢献させたいと感じています。
また、デロイトトーマツさんは非常に多くの領域で活躍されており、私自身も多くの領域に関わりつつ社会問題にもアプローチしたいと考えているためデロイトトーマツ内で今言ったことが達成できれば至上と思っております。

仕事をするうえであなた自身がストレスに感じるであろうことと、ストレスを感じた時の対応策を教えてください。

私が業務を遂行する上でストレスに感じることは、自身の目標や計画が明確にある中で、それが外部要因で達成できない（相手の返事待ちや、環境による状況不備）という状況です。それに対する対策としては、基本は状況改善に動きますが、どうしても待ちの時間が出来てしまうときは自分の自己研鑽や将来的に生じる課題をつぶしたりということを主にやります。
今後、データ分析コンサルとして仕事をするうえで恐らく、クライアントがデータ提出が遅れるなどの状況が考えられますが、その際にもデータ分析の業務以外でも出来ることが多くあると思うので、そちらを一つ一つつぶしていく、あるいはそれに必要になる知識を勉強するなどの時間に充てたいと考えています。

最終面接でもやはり、論理性、説明能力を問われる質問が非常に多かったが、その都度、論理性や説明の物腰などを評価していただきました。

こちらも柔らかい雰囲気で行われました。職階は高い人なのですが、比較的逆質問の時間が多く、お互いの情報共有をしましょう、みたいなノリであった。

あなたの研究内容を、高校生にも分かるように簡潔に説明してください

私の研究は「未知の素粒子を見つけよう」を目標に行っています。スイスにある巨大な実験施設で沢山の素粒子を発生させてその中から未知のものを見つけるのですが、粒子達に顔があるわけではないので何とかして「これはヒッグス、これは電子」というように識別しなければいけません。加えて未知の粒子は非常に少数しか生成されないので、識別も非常に高精度で行う必要があります。その識別のために機械学習を使おうというのが私の研究です。実験から得られた粒子達のデータから運動量や質量などを計算して、それを整理して、開発した機械学習システムにかけて高精度で識別させることが私の目標になります。
醍醐味としては、国際研究として多くの方と共に未知の事象の発見に貢献できるという点です。

データ分析コンサルタントとして何を達成したいと考えていますか？あるいは起業を考えていますか？

データ分析という意味では、私自身の専門性として伸ばそうと思っていて、この職種に終始しようとは考えてはいません。
まずは若いうちは、データ分析の専門性とコンサルとしての下地を育てていきたいと考えています。そのうえで、将来的には、医療・教育・SDGｓというった社会問題関係の領域に関わっていきたいです。起業も勿論、社会問題に取り組むという意味での選択肢の一つですが現段階では考えてはいません。デロイトトーマツでは多くの産業・業界に関われるため、この会社内でそういった問題・領域に関わりたいと考えています。
あるいは起業という意味では、マネージャーになってある程度プロジェクトマネジメントを分かったうえで、その次のキャリアとしてどうするかを考えていきたいと思っています。